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Wie erkennst du, ob ein Text sarkastisch gemeint ist?

Allein an den Worten lässt es sich meist nicht erkennen. Ironische und wörtlich gemeinte Sätze, die ohne Kontext als reiner Text gezeigt wurden, wurden identisch bewertet. Ein zwinkerndes Emoji wird vom Gehirn verarbeitet wie ein ironisches Wort. Und niemand hat gemessen, wie oft Menschen, die einen Sarkasmus-Tag benutzen, tatsächlich sarkastisch gemeint haben.

Von Samet Durgun · Mitgründer von Subtext · 9 Min. Lesezeit

„Klasse, danke dafür.“ Du starrst schon eine Weile darauf, und es könnte ein echtes Dankeschön sein oder genau das Gegenteil, und der Unterschied ist wichtig. Ich habe Subtext mitgegründet, und Nachrichten, die sich auf zwei Arten lesen lassen, sind die größte einzelne Kategorie dessen, was uns die Leute schicken.

Die Forschung dazu ist eindeutiger, als man erwarten würde. Allein an den Worten, ohne Kontext und ohne Marker, lässt es sich meist nicht erkennen, und das Experiment, das das zeigt, ist dreißig Jahre alt. Was den Unterschied wiederherstellt, sind Kontext, gemeinsame Geschichte und eine kleine Gruppe von Markern, die Menschen überraschend konsistent einsetzen. Zu wissen, welche davon vor dir liegen, ist der Großteil der Antwort.

Das Experiment, das das Problem erklärt

Bryant und Fox Tree nahmen Äußerungen aus spontaner Sprache, manche ursprünglich ironisch gemeint und manche nicht, und präsentierten sie rein als Text, ohne Audio und ohne Kontext1. Die Lesenden bewerteten sie als gleich ironisch. Erst das Hinzufügen des Audios oder des Kontexts stellte den Unterschied wieder her.

Das ist der Mechanismus hinter jedem weiteren Befund in diesem Artikel. Sarkasmus in gesprochener Sprache trägt akustische Signale, vor allem eine niedrigere durchschnittliche Tonhöhe, eine geringere Tonhöhenvariation und veränderte Stimmqualität2. Text entfernt diese Signale. Was übrig bleibt, muss von irgendwo anders herkommen.

Ich möchte anmerken, dass dieselben Autorinnen und Autoren später argumentierten, es gebe keinen einzelnen, eigens für Ironie reservierten Tonfall, und dass sich die akustischen Signale zwischen Sprachen unterscheiden3. Selbst in gesprochener Sprache ist das Signal also weniger verlässlich, als die Intuition nahelegt.

Wie schlecht Menschen dabei abschneiden, mit klar zugeordneten Zahlen

Kruger, Epley, Parker und Ng führten fünf Experimente zum Tonfall in E-Mails durch, und man zitiert die Studie häufig mit Zahlen, bei denen selten klar ist, aus welchem der Experimente sie stammen4.

Im ersten schickten zwölf Studierende in sechs Paaren ernste und sarkastische Aussagen. Die Absendenden sagten voraus, dass die Lesenden 97 Prozent richtig entschlüsseln würden; den Lesenden gelangen 84. Im zweiten erkannten E-Mail-Lesende Sarkasmus mit einer Trefferquote, die die Autorinnen und Autoren als nicht vom Zufall unterscheidbar beschreiben, während Menschen, denen die Sätze ihres Gegenübers laut vorgelesen wurden, ungefähr drei Viertel richtig einschätzten. Die Absendenden erwarteten unabhängig vom Kanal, dass die Lesenden etwa 78 Prozent richtig entschlüsseln würden, und die Lesenden waren sich zu rund 90 Prozent sicher, jede Zeile richtig gelesen zu haben, nämlich 89 Prozent per E-Mail und 91 Prozent per Stimme.

Man findet die zweite Studie oft mit 78 Prozent vorhergesagt gegen 56 Prozent erreicht zitiert. Beide Zahlen stehen in Abbildung 1 der Studie selbst: Die Absendenden erwarteten 78,0 Prozent, die E-Mail-Lesenden kamen auf 56,0. Sie stammen aber von 29 Paaren, die beurteilten, ob kurze Aussagen sarkastisch oder ernst gemeint waren. Eine allgemeine Quote für das Lesen von Tonfall sind sie also nicht, und ich würde sie auch nicht als solche zitieren.

Zwei Dinge sollte man mitnehmen. Die Stichproben bestehen aus kleinen studentischen Gruppen aus der Mitte der 2000er-Jahre, und niemand hat die Studie direkt mit hoher statistischer Power repliziert. Und der Mechanismus dahinter ist Egozentrismus. Die absendende Person hört beim Tippen den sarkastischen Tonfall im eigenen Kopf mit und kann ihn nicht herausrechnen. Darüber habe ich in klingt dieser Text unhöflich gesondert geschrieben.

Und dann gibt es noch eine Lücke, die meiner Ansicht nach niemand gefüllt hat. Keine veröffentlichte Studie mit Menschen liefert eine saubere Trefferquote für schriftlichen Sarkasmus mit Gesprächskontext, vergleichbar mit der Zufallsquote ohne Kontext. An dieser Stelle zitiert man stattdessen Werte von maschinellen Klassifikatoren, und die messen etwas anderes, worauf ich in was KI beim Ton einer Nachricht erkennen kann und was nicht genauer eingehe.

Die Marker, die Menschen verwenden

Thompson und Filik führten die zentrale Studie durch, und deren Zahlen sind präziser, als die meisten Zusammenfassungen vermuten lassen5.

Emoticons tauchten in 88 Prozent der sarkastischen Kommentare auf, gegenüber 51 Prozent der wörtlich gemeinten. Das Zwinkern und die herausgestreckte Zunge waren die wichtigsten Marker für sarkastische Absicht, fast ausschließlich für nicht-wörtliche Verwendung reserviert. Das schlichte Lächeln zeigte das gegenteilige Muster: Es erschien in 81 Prozent des wörtlich gemeinten Lobs und kaum irgendwo sonst.

Das kontraintuitive Ergebnis betrifft die Auslassungspunkte, die mit Kritik, negativer Stimmung und Pausieren in Verbindung gebracht wurden, nicht mit Sarkasmus als solchem. Wenn du drei Punkte als sarkastisch liest, sagt dir der Korpus, dass du sie falsch deutest.

Es gab keinen Geschlechtseffekt bei der Verwendung von Emoticons oder bei der Wahl der Emoticons, was eine frühere Behauptung widerlegt, wonach Männer damit Sarkasmus markieren und Frauen damit Emotionen.

Der auffälligste Teil ist die neuronale Evidenz. Weissman und Tanner fanden heraus, dass ein ironisch gemeintes Zwinker-Emoji dieselben neuronalen Signaturen hervorrief, die auch bei verbaler Ironie gefunden wurden, wobei die Stärke der Reaktion davon abhing, wie stark die jeweilige Testperson das Emoji als ironisch einstufte6. Das Gehirn verarbeitet ein ironisches Emoji wie ein ironisches Wort, nicht wie eine Verzierung.

Der Effekt lässt sich laborübergreifend replizieren. Eine Studie fand, dass ältere Lesende das Zwinkern seltener verwendeten; eine spätere fand, dass Emojis beiden Altersgruppen gleichermaßen halfen, wobei der Unterschied darauf zurückgeführt wurde, ob die Ausgangssätze mehrdeutig waren78. Die Geschichte mit dem Alter hängt also vom verwendeten Material ab, und ich würde mich nicht auf ein einzelnes Ergebnis festlegen.

Sarkasmus verändert außerdem die Botschaft, die er transportiert. Filik und Kolleginnen und Kollegen fanden, dass Teilnehmende sarkastische Kritik als weniger negativ bewerteten als wörtlich gemeinte Kritik und sarkastisches Lob als weniger positiv als wörtlich gemeintes Lob9. Er dämpft in beide Richtungen, und eine begleitende Studie, die die Aktivität der Gesichtsmuskulatur maß, fand physiologisch dasselbe Muster.

Ungefähr das prüft Subtext, wenn es eine Nachricht liest, die sich auf zwei Arten lesen lässt: ob die Marker vorhanden sind, ob der Wortlaut beide Lesarten stützt, und wie weit die beiden Lesarten auseinanderliegen. Es sagt dir, dass eine Nachricht mehrdeutig ist. Es sagt dir nicht, welche Lesart die absendende Person gemeint hat, denn das kann allein aus den Worten niemand sagen, und die Forschung oben erklärt, warum.

Warum Kontext die Arbeit leistet

Es gibt drei theoretische Lager, und sie sind sich uneins. Das eine besagt, dass Ironie eine vorherige Erwartung widerspiegelt und Distanz dazu signalisiert, sodass die ironische Lesart in sich zusammenfällt, wenn man nicht erkennen kann, was die Ironie widerspiegelt10. Ein anderes besagt, dass die ironische Person vorgibt, unklug zu sein, und das Publikum das durchschauen soll. Ein drittes gewichtet wörtlichen Inhalt, Kontext, das Wissen über die Autorin oder den Autor und etwaige Marker parallel und sagt voraus, dass Marker bei schwachem Kontext überproportional ins Gewicht fallen, weshalb ein einziges Zwinkern einen neutralen Satz kippen kann.

Meine Einschätzung ist, dass die empirische Grundlage für die Kontext-These dünner ist, als die selbstsichere Formulierung in den meisten Artikeln nahelegt. Direkte experimentelle Manipulation von geteiltem Kontext bei schriftlicher Ironie ist rar. Was es gibt, ist konsistent. In einer kleinen Studie nahmen Menschen Äußerungen nicht als ironisch wahr, wenn es nichts Vorheriges gab, das widergespiegelt werden konnte, und Korpusarbeiten zeigen, dass Menschen Ironie seltener einsetzen und stärker markieren, wenn sie sich an ein unbekanntes Publikum richten.

In der Praxis ist Sarkasmus eine Wette darauf, dass die lesende Person genug mit dir teilt, um die Lücke zwischen dem, was du gesagt hast, und dem, was du gemeint hast, zu erkennen. In einem Chat mit jemandem, den du kennst, geht diese Wette meistens auf, was einen großen Teil dessen ausmacht, was eine Nachricht überhaupt bedeutet. Bei einer fremden Person, oder über eine kulturelle Grenze hinweg, tragen die Worte es allein, und meistens schaffen sie das nicht.

Wer es anders liest

Autistische Lesende, mit Vorsicht behandelt. Gruppenunterschiede beim Verstehen von Ironie sind in manchen Studien real, in anderen klein oder gar nicht vorhanden, und sie schrumpfen deutlich, sobald Forschende sprachliche Fähigkeiten und Aufgabenformat kontrollieren. Eine Metaanalyse berichtete einen Gesamteffekt von etwa g = -0,57, der reduziert oder nicht signifikant wurde, wenn Forschende die Gruppen bezüglich grundlegender Sprachfähigkeit abglichen11. Eine Studie fand nahezu identische, niedrige Fehlerquoten zwischen autistischen und nicht-autistischen Kindern bei strukturierten Aufgaben, wobei eine Lücke erst auftrat, wenn die Aufgabe verlangte, spontan zu erklären, warum eine sprechende Person sarkastisch war. Ein großer Teil der scheinbaren Lücke ist ein Artefakt der Art, wie Forschende die Frage stellen.

Zwei weitere Befunde sprechen ganz gegen die Defizit-Erzählung. Alexithymie, also Schwierigkeiten, die eigenen Gefühle zu erkennen, liegt bei rund 50 Prozent in autistischen Gruppen gegenüber 5 Prozent in nicht-autistischen, und sie sagt die Leistung bei der Emotionserkennung besser vorher als Autismus selbst12. Und die Forschung zur doppelten Empathie fand, dass sich Information in gemischten Ketten aus autistischen und nicht-autistischen Personen schneller abbaute als in Ketten nur einer Art, was die Frage verschiebt von „können autistische Menschen Sarkasmus erkennen“ zu „wer scheitert hier eigentlich daran, mit wem zu kommunizieren“13.

Ich möchte noch hinzufügen, weil Artikel zu diesem Thema oft das Gegenteil annehmen, dass für viele autistische Erwachsene Text der bevorzugte Kanal ist. Eine Befragung von 245 autistischen Erwachsenen ergab, dass E-Mail und Textnachrichten in vielen Szenarien hoch bewertet wurden und Telefonate am schlechtesten abschnitten14.

Geschlecht. Das Stereotyp bestätigt sich, der Verständnisunterschied dagegen nicht. Menschen bewerten identische Kommentare als sarkastischer, wenn sie einem Mann zugeschrieben werden, und schätzen sarkastisch sprechende Personen eher als männlich ein. Studien zum Verständnis mit Zwangsauswahl fanden jedoch keinen verlässlichen Geschlechtsunterschied, ebenso wenig wie die Emoticon-Studie.

Alter. Bei älteren Erwachsenen zeigt sich ein gewisser Rückgang beim spontanen Erkennen von Sarkasmus, wobei explizite Marker die Lücke verkleinern.

Wenn es schiefgeht

Byrons Modell postuliert zwei Verzerrungen darin, wie Menschen Emotion aus Text herauslesen: Sie lesen positiv gemeinte Nachrichten als nüchtern und mehrdeutige als negativer, als sie gemeint waren15. Das ist ein theoretisches Modell, keine Daten, aber die Kombination erklärt ein vertrautes Scheitern. Ein verpasstes ironisches Kompliment kommt eher als passive Aggression an denn als neutrale Verwirrung.

Reparatur ist möglich, und Menschen versuchen sie oft. In einem Korpus von 3.750 Reddit-Interaktionen kamen Reparaturansätze, also dass jemand signalisiert, die Absicht nicht erfasst zu haben, in etwa 58 Prozent der Interaktionen vor16. Auf rund 45 Prozent dieser Ansätze kam keine Antwort, und sie blieben unabgeschlossen. Von Angesicht zu Angesicht löst sich eine Reparatur fast immer auf. Online wird sie versucht und dann in fast der Hälfte der Fälle wieder aufgegeben. Das ist ein gutes Argument dafür, vor dem Senden zu prüfen statt hinterher zu reparieren, und genau das ist das Argument, auf dem wir Subtext aufgebaut haben.

Mir bleibt also die unspektakuläre Antwort, nachzufragen, wenn du es nicht erkennen kannst, und zu antworten, wenn dich jemand fragt.

Der Sarkasmus-Tag

Es gibt hierzu zwei Forschungsstränge, und man vermischt sie.

Der computerlinguistische Strang verwendet „/s“ als Label. Khodak, Saunshi und Vodrahalli bauten auf diese Weise einen Korpus von 1,3 Millionen Aussagen auf17. Eine Gruppe überprüfte anschließend manuell 4.334 Tweets und fand, dass nur 14,89 Prozent der Nachrichten in der sarkasmus-getaggten Kategorie tatsächlich sarkastisch waren18. Menschen vergessen den Tag, verwenden ihn uneinheitlich, oder setzen ihn selbst ironisch ein. Ein Marker ist keine saubere Grundwahrheit.

Der Strang zur menschlichen Nutzung ist fast leer. Menschen hängen Tonfall-Indikatoren wie /s, /j und /gen an, um die Absicht klarzustellen, und ihre heutige Verbreitung wird meist auf neurodivergente Online-Communitys zurückgeführt. Es gibt reichlich beschreibendes Material und Fürsprache dafür, aber kaum peer-reviewte Arbeiten, die testen, ob sie das Verständnis messbar verbessern oder Lesende eher irritieren. Die Debatte zwischen denen, die sagen, Tags würden Fehldeutungen verhindern, und denen, die sagen, Tags würden die Pointe der Ironie zerstören, ist eine Debatte, keine Faktenlage.

Was du mit der Nachricht vor dir tun solltest

Achte zuerst auf die Marker, denn das Zwinkern und die herausgestreckte Zunge kommen einem verlässlichen Signal am nächsten, das es gibt. Prüfe, wie viel gemeinsame Geschichte du mit der absendenden Person hast, denn davon hängt die Wette ab. Lies die drei Punkte als Pausieren oder Kritik, nicht als Sarkasmus, denn genau das zeigt der Korpus.

Wenn sich die Nachricht immer noch auf zwei Arten lesen lässt, dann lässt sie sich eben auf zwei Arten lesen, und die Person, die sie geschrieben hat, weiß das mit ziemlicher Sicherheit nicht. Die Evidenz zeigt, dass sie deutlich sicherer ist, dass die Nachricht angekommen ist, als sie sein sollte.

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Quellen

Nummeriert in der Reihenfolge ihres Auftretens oben. Wo eine Zahl nicht gegen die Primärquelle verifiziert werden konnte, sagt der Text das.

  1. Bryant, G. A., and Fox Tree, J. E. (2002). Recognizing verbal irony in spontaneous speech. Metaphor and Symbol, 17(2), 99 bis 119.
  2. Cheang, H. S., and Pell, M. D. (2008). The sound of sarcasm. Speech Communication, 50(5), 366 bis 381.
  3. Bryant, G. A., and Fox Tree, J. E. (2005). Is there an ironic tone of voice? Language and Speech, 48(3), 257 bis 277. Siehe auch Cheang and Pell (2009), Journal of the Acoustical Society of America, 126(3), zu sprachübergreifenden Unterschieden.
  4. Kruger, J., Epley, N., Parker, J., and Ng, Z.-W. (2005). Egocentrism over e-mail. Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 925 bis 936. Studie 1: sechs Dyaden, 97 gegen 84. Studie 2: 29 Dyaden analysiert, Zufallsniveau gegen etwa drei Viertel. Das Zahlenpaar 78 gegen 56 ist die E-Mail-Bedingung, vorhergesagt gegen erreicht, wie in Abbildung 1 der Studie abgedruckt. Nie direkt mit hoher statistischer Power repliziert.
  5. Thompson, D., and Filik, R. (2016). Sarcasm in Written Communication: Emoticons are Efficient Markers of Intention. Journal of Computer-Mediated Communication, 21(2), 105 bis 120. Experiment 1 n = 51, Experiment 2 n = 113, Glasgow-Teilnehmendendatenbank, nicht auf Studierende beschränkt. Gefördert durch ESRC-Grant ES/L000121/1.
  6. Weissman, B., and Tanner, D. (2018). A strong wink between verbal and emoji-based irony. PLOS ONE, 13(8), e0201727. Drei ERP-Experimente.
  7. Howman, H. E., and Filik, R. (2020). The role of emoticons in sarcasm comprehension in younger and older adults. Quarterly Journal of Experimental Psychology. Eye-Tracking, Lesende im Alter von 18 bis 30 und 65 plus.
  8. Garcia, C., Turcan, A., Howman, H., and Filik, R. (2022). Emoji as a tool to aid the comprehension of written sarcasm. Computers in Human Behavior, 126, 106971.
  9. Filik, R., Turcan, A., Thompson, D., Harvey, N., Davies, H., and Turner, A. (2016). Sarcasm and emoticons: Comprehension and emotional impact. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 69(11), 2130 bis 2146. Begleitende physiologische Studie in Psychophysiology, PMC4999054.
  10. Sperber, D., and Wilson, D. (1981). Irony and the use-mention distinction. In Cole (ed.), Radical Pragmatics. Mit Clark and Gerrig (1984) zum Vortäuschen und Kreuz and Glucksberg (1989) zum echoischen Erinnerungssignal, alle in Journal of Experimental Psychology: General, 113 und 118.
  11. Kalandadze, T., and colleagues (2018). Figurative language comprehension in individuals with autism spectrum disorder: A meta-analytic review. Autism, 22(2), 99 bis 117. Effektgröße wie in einer Sekundärquelle berichtet, nicht unabhängig bestätigt.
  12. Kinnaird, E., Stewart, C., and Tchanturia, K. (2019). Investigating alexithymia in autism: A systematic review and meta-analysis. European Psychiatry, 55, 80 bis 89. Fünfzehn Studien; 49,93 Prozent gegenüber 4,89 Prozent.
  13. Crompton, C. J., Ropar, D., Evans-Williams, C. V. M., Flynn, E. G., and Fletcher-Watson, S. (2020). Autistic peer-to-peer information transfer is highly effective. Autism, 24(7), 1704 bis 1712. Zweiundsiebzig Teilnehmende.
  14. Howard, P. L., and Sedgewick, F. (2021). Anything but the phone. Autism, 25(8), 2265 bis 2278. Befragung von 245 autistischen Erwachsenen.
  15. Byron, K. (2008). Carrying too heavy a load? Academy of Management Review, 33(2), 309 bis 327. Ein theoretischer Rahmen, keine empirische Studie.
  16. Goddard, S., and Gillespie, A. (2025). Conversational repairs on Reddit. PLOS ONE, 20(1), e0316618. Fünfundzwanzig Subreddits, 3.750 Interaktionen.
  17. Khodak, M., Saunshi, N., and Vodrahalli, K. (2018). A Large Self-Annotated Corpus for Sarcasm. LREC 2018. Konferenzbeitrag; Labels sind Selbstannotationen.
  18. Sykora, M., Elayan, S., and Jackson, T. W. (2020). A qualitative analysis of sarcasm, irony and related #hashtags on Twitter. Big Data and Society, 7(2). 4.334 Tweets manuell annotiert.